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公开(公告)号：CN112541662B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202011400419.8
申请日：2020-12-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种电费回收风险的预测方法及系统，该方法为：根据预先获取的目标用户在预设时间段内的用电量时间序列，确定目标用户的用电量趋势项曲线；利用用电量趋势项曲线，确定目标用户的用电趋势，以及确定用电趋势对应的第一预设指标值；按照目标用户的产业类别选择第二预设指标值；根据目标用户的多种经营状况信息，分别确定每一种经营状况信息对应的第三预设指标值；将第一预设指标值、第二预设指标值和所有的第三预设指标值输入预设的电费回收风险预警模型对目标用户进行电费回收风险预测，预测目标用户的电费回收风险等级。通过多方面因素的指标预测电费回收风险，提高评估电费回收风险的准确率。
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公开(公告)号：CN106600173B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201710060833.0
申请日：2017-01-25
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明提供的分布式光伏电源负荷渗透率的估算方法及装置，首先分别对不同天气类型的主网负荷特征曲线和分布式光伏发电功率特征曲线进行曲线拟合，得到主网负荷特征曲线和光伏发电功率的显式表达式；通过面积积分法求取不同天气类型和不同时间段售电量理论值和分布式光伏发电量的理论值；再基于待计算月度的晴天天数，售电量和分布式光伏自发自用电量，计算晴天以及晴天预设时间段的分布式光伏负荷渗透率，从而得到更细维度的分布式光伏电源负荷渗透率，更好的反映了不同天气类型和时间段分布式光伏对电网负荷的影响，能够支撑电力公司准确评估分布式光伏对主网负荷运行的影响，进而促进电网的平稳运行。
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公开(公告)号：CN106600173A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201710060833.0
申请日：2017-01-25
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明提供的分布式光伏电源负荷渗透率的估算方法及装置，首先分别对不同天气类型的主网负荷特征曲线和分布式光伏发电功率特征曲线进行曲线拟合，得到主网负荷特征曲线和光伏发电功率的显式表达式；通过面积积分法求取不同天气类型和不同时间段售电量理论值和分布式光伏发电量的理论值；再基于待计算月度的晴天天数，售电量和分布式光伏自发自用电量，计算晴天以及晴天预设时间段的分布式光伏负荷渗透率，从而得到更细维度的分布式光伏电源负荷渗透率，更好的反映了不同天气类型和时间段分布式光伏对电网负荷的影响，能够支撑电力公司准确评估分布式光伏对主网负荷运行的影响，进而促进电网的平稳运行。
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公开(公告)号：CN115689374A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211419418.7
申请日：2022-11-14
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要： 本申请公开了一种农业排灌用电的电价执行异常识别方法及装置，其中，该方法包括以下步骤：获取多个农业排灌电表的历史用电数据；利用电价执行异常识别模型对所述多个农业排灌电表的历史用电数据进行异常识别，获取异常电表集合；根据所述异常电表集合匹配用户信息，得到异常用户名单；本申请通过采用电价执行异常识别模型对农业排灌电表进行电价执行异常识别，最终匹配到电价执行异常的异常用户名单，稽查人员可以根据异常用户名单开展现场稽查工作，从而降低了执行电价异常现场稽查工作的难度。
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公开(公告)号：CN109376971B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN201811631888.3
申请日：2018-12-29
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向电力用户的负荷曲线预测方法及系统，所述方法包括：查找与目标电力用户的待预测日期匹配的目标历史日期；确定与所述目标历史日期对应的采用预设的构建方法构建的目标预测模型；获取所述目标电力用户的待预测日期关联的各个影响参数；将所述各个影响参数传递给所述目标预测模型进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。上述的预测方法，通过查找与所述目标用户的待预测日期相匹配的目标历史日期，并确定与所述目标历史日期对应的目标预测模型，依据所述目标预测模型对所述目标用户的待预测日的负荷曲线进行预测，得到所述目标电力用户的负荷曲线。实现了对电力用户用电情况的预测。
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公开(公告)号：CN106846166A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611123091.3
申请日：2016-12-08
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G06Q50/06 , G06F17/30964
摘要： 本申请公开了一种基于地址大数据分析的电力营销客户档案完善方法，包括获取用电地址数据和非电力行业提供的客户地址数据；对所述用电地址数据和所述客户地址数据分别进行分词处理；对分词处理之后的用电地址数据和客户地址数据进行匹配；判断匹配成功的用电地址数据和客户地址数据中的客户信息是否不同，如果是，则更新所述用电地址数据中的客户信息。通过引进其他行业的数据，进行大数据分析，实现地址的精准匹配，在地址数据匹配的基础上，根据客户联系方式发生变化或者客户产权发生变更的不同情况，分别完成电力营销客户档案完善的过程，实现电力营销业务应用系统中客户档案数据的实时性、一致性和准确性。
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公开(公告)号：CN109829756A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910046971.2
申请日：2019-01-18
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明实施例提供的一种确定异常因素对售电量的影响的方法及系统，可以确定目标时间范围；在历史售电量数据对应的历史随机项序列中，获得与所述目标时间范围对应的各历史随机项的取值，其中，所述历史随机项序列是根据季节调整法对所述历史售电量数据进行分解后得到的；根据获得的各历史随机项的取值，确定随机项的历史基准值；根据所述目标时间范围的售电量的随机项的取值和所述历史基准值，确定异常因素对售电量的影响值。本发明实施例通过季节调整法对历史售电量数据进行合理的分析和计算，保证了受异常因素影响的售电量的影响值的有效性。
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公开(公告)号：CN107220851A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710379825.2
申请日：2017-05-25
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G06N20/00 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
摘要： 本发明实施例公开了一种基于X13季节调整和因素回归的售电量预测方法及装置，对历史售电量数据进行预处理，利用X13季节调整算法将预处理后的售电量序列分解为趋势项、季节项和随机项；根据各子序列的影响因素和曲线特征采用预测算法分别进行预测，为保证趋势项预测精度和鲁棒性，采用多种算法分别进行预测；将各子序列的预测结果加和重构得到售电量预测结果，最后在多种预测结果中综合选择性能最优的预测结果；同时本发明实施例还充分考虑了一些影响因素对各分解项的影响；因此，采用本实施例的方案得到的预测结果精度更高。
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公开(公告)号：CN107220764A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710378514.4
申请日：2017-05-25
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G06Q10/06315 , G06Q10/06375 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于前导分析和因素补偿的售电量预测方法及装置，首先对原始售电量数据进行预处理，提升了建模数据质量；然后利用X13季节调整算法得到了售电量数据的趋势项、季节项和随机项三个子序列，在利用相关性分析深入研究各子序列影响因素的基础上，通过对子序列预测结果进行重构得到预测时间售电量的预测值；其中趋势项预测考虑了影响趋势项的相关指标并且采用多种机器学习算法分别进行预测，随机项预测考虑了春节因素及随机项因素，在外部因素变化异常的情况下也能实现精准的售电量预测；最后采用基于AHP的综合评价方法在四种加和结果中得到最具预测性能的预测结果。因此，采用本实施例的方法提升了售电量预测精度。
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公开(公告)号：CN106651055A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611260341.8
申请日：2016-12-30
申请人： 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网公司
摘要： 本申请公开了一种短期售电量预测方法，包括：步骤S1：获取电力公司在预测月已发行用电量的低压用户的发行电量以及已发行用电量的高压用户的发行电量；步骤S2：获取电力公司在预测月未发行完用电量的高压用户在预测月的未发行时间段，并根据未发行完用电量的高压用户的历史日预售电量预测未发行完用电量的高压用户在未发行时间段内的电量，得到高压用户未发行时间段的电量；步骤S3：将低压用户已发行用电量、高压用户已发行用电量以及高压用户未发行时间段的电量进行求和，得到电力公司在预测月的售电量预测值。日度发行电量和日度预售电量数据准确反映近一段时间外部因素的变化情况，有效提高预测精度。本申请还公开了一种短期售电量预测系统。
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